Dans quelles régions Cherry Servers opère-t-il ?
Réponse
Emplacements des centres de données pour Cherry Servers (dont le siège est à Lithuania) :
Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements)
Cherry Servers garantit un SLA de disponibilité de 99,97 %, ce qui est un facteur important pour les charges de travail d'inférence en production nécessitant une haute disponibilité. Support du réseau privé : Oui.
Vérifiez la disponibilité des GPU par région sur le site officiel Cherry Servers .
Plus de FAQ sur Cherry Servers
- Qui devrait utiliser Cherry Servers pour le GPU cloud ?
- Quelle est la note actuelle sur Trustpilot et le nombre d'avis pour Cherry Servers ?
- Cherry Servers est-il livré avec PyTorch, TensorFlow ou JAX préinstallés ?
- Est-ce que Cherry Servers prend en charge Docker, SSH et les Jupyter Notebooks ?
- Puis-je exécuter des charges de travail GPU sur Cherry Servers sans gérer de serveurs ?
- Quelle technologie d'interconnexion Cherry Servers utilise-t-il pour l'entraînement multi-GPU ?
- Puis-je obtenir des tarifs GPU réduits chez Cherry Servers via des instances spot ?
- Y a-t-il des coûts de transfert de données chez Cherry Servers ?
- Puis-je essayer Cherry Servers gratuitement avant de m'engager ?
- Quels GPU NVIDIA et AMD sont disponibles chez Cherry Servers ?
- Combien coûte Cherry Servers par heure pour les instances GPU ?
Guides où Cherry Servers est présenté
- Fournisseurs de GPU Cloud avec accès SSH
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Clusters GPU Multi-Nœuds
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Crédits Gratuits
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Docker et Images Personnalisées
- Fournisseurs de GPU Cloud avec facturation à la seconde
- Fournisseurs de GPU Cloud avec gestion via API et CLI
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Inférence GPU Sans Serveur
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Instances Spot / Préemptibles
- Fournisseurs de GPU Cloud avec NVLink ou InfiniBand
- Fournisseurs de GPU Cloud avec prise en charge de Jupyter Notebook
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Stockage Persistant
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Support Kubernetes
- Fournisseurs de GPU Cloud sans frais de sortie
- Les GPU Cloud les moins chers à moins de 1 $/heure
- Meilleures GPU Cloud pour l'entraînement de modèles d'IA
- Meilleurs fournisseurs de GPU Cloud avec NVIDIA L40S
Ces guides incluent Cherry Servers aux côtés d'autres fournisseurs de GPU cloud, regroupés par caractéristiques GPU, frameworks, disponibilité et exigences des développeurs.
Cherry Servers contre Vultr contre RunPod - Comparaison de fournisseurs de GPU (Avril 2026)
Comparaison côte à côte de Cherry Servers contre Vultr contre RunPod. Parcourez rapidement le financement maximal, les partages des bénéfices, les règles de risque, l'effet de levier, les plateformes, les instruments, les calendriers de paiement, les options de paiement, les permissions de trading et les restrictions KYC pour affiner votre liste de sociétés de trading propriétaire. Données mises à jour Avril 2026.
|
Cherry Servers
Serveurs GPU bare metal avec 24 ans d'expérience en hébergement et contrôle complet au niveau matériel.
|
Vultr
GPU cloud haute performance dans 32 régions mondiales
|
RunPod
Le cloud conçu pour l'IA — déployez et faites évoluer des charges de travail GPU, de l'inférence sans serveur aux clusters multi-nœuds instantanés à la demande.
|
|
|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.6 | 1.8 | 3.7 |
| Siège social | Lithuania | United States | United States |
| Type de fournisseur | N/A | Multi-Cloud | Axé sur le GPU |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond | Formation en IA inférence rendu vidéo HPC Stable Diffusion développement de jeux IA générative ajustement fin recherche | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| VRAM max (Go) | 80 | 288 | 288 |
| Max GPUs/instance | 2 | 16 | 8 |
| Interconnexion | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.16/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | Par heure | À l'heure | Par seconde |
| Spot/Préemptible | Non | Oui | Oui |
| Remises réservées | N/A | N/A | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) |
| Crédits gratuits | Aucun | Jusqu'à 300 $ de crédit gratuit pendant 30 jours | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ |
| Frais de sortie | N/A | Standard (varie selon le plan) | Aucun (Gratuit) |
| Stockage | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) | 350 Go - 61 To NVMe (inclus), Stockage en bloc à 0,10 $/Go/mois, Stockage d'objets compatible S3 | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) |
| Infrastructure | |||
| Régions | Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements) | 32 régions réparties sur 6 continents (Amériques, Europe, Asie, Australie, Afrique) | 31 régions mondiales |
| SLA de disponibilité | 99,97 % | 100 % | 99,99 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Support Docker | Oui | Oui | Oui |
| Accès SSH | Oui | Oui | Oui |
| Carnets Jupyter | Non | Oui | Oui |
| API / CLI | Oui | Oui | Oui |
| Temps de configuration | Minutes | Minutes | Instantané |
| Kubernetes Support | Oui | Oui | Non |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Niveau 1 | SOC 2 Type II |
Cherry Servers
Vultr
RunPod